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CIn- UFPE 1 Sistemas Especialistas Introdução aos Sistemas Especialistas (SEs) Conceitos básicos e exemplo de SE Arquitetura e desenvolvimento de SEs Aquisição.

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1 CIn- UFPE 1 Sistemas Especialistas Introdução aos Sistemas Especialistas (SEs) Conceitos básicos e exemplo de SE Arquitetura e desenvolvimento de SEs Aquisição de Conhecimento Classes de tarefas e áreas de aplicação Benefícios e Limitações

2 CIn- UFPE 2 Histórico: GPS (1960s) General Problem Solver (GPS) Motivação: leis do pensamento + máquinas poderosas Funcionamento: planejamento + sub-goaling –ex. estou com fome => comer => pedir pizza => telefonar => ir para a sala => sair do quarto... O Logic theorist deu certo mas.... em geral, GPS não funciona fraca representação de conhecimento humanos são bons só em domínios restritos

3 CIn- UFPE 3 Histórico: Primeiros SEs (1960s-1970s) DENDRAL Inferir estrutura molecular de componentes desconhecidos dadas a massa espectral e a resposta nuclear magnética Conhecimento especializado poda a busca por possíveis estruturas moleculares Fez sucesso: publicações científicas Representação procedimental de conhecimento

4 CIn- UFPE 4 Histórico: Primeiros SEs (1960s-1970s) MYCIN Diagnosticar rapidamente meningite e outras infecções bacterianas, e prescrever tratamento Representação de conhecimento baseada em regras probabilísticas (em torno de 500) Fez sucesso: acima de 90% de acerto introduziu explicação e boa interface com usuário Exemplo de regra ifthe infection is meningitis and the type of infection is bacterial and the patient has undergone surgery and the patient has under gone neurosurgery and the neurosurgery-time was < 2 months ago and the patient got a ventricular-urethral-shunt then infection = e.coli(.8) or klebsiella(.75)

5 CIn- UFPE 5 Histórico: 1970s & 1980s 1970s: Esforço para desenvolver melhores (e mais especializadas) Linguagens de representação de conhecimento Mecanismos de inferência Conclusões O poder de um sistema é derivado do conhecimento específico que ele possui, e não de esquemas de inferências e formalismo particular que ele emprega As linguagens existentes já bastam 1980s: Grande boom dos SEs XCON, XSEL, CATS-1, etc.

6 CIn- UFPE 6 CATS-1 Problema da General Electric: Aposentadoria de David Smith: engenheiro especialista em falhas de motores elétrico-diesel de locomotivas Custo deste tipo de engenheiro Solução convencional Treinamento de engenheiros novatos 1980: Construção de CATS-1 (DELTA) Meses de entrevista, 3 anos p/ primeiro protótipo Permite diagnostico em poucos minutos Existe um em cada oficina Dá treinamento: é amigável e explica decisões

7 CIn- UFPE 7 Sistemas Especialistas Definição sistemas que empregam o conhecimento humano para resolver problemas que requererem a presença de um especialista. Área de aplicação de mais sucesso da IA faz parte dos chamados knowledge-based systems Utilidade capacitar não-especialistas servir de assistente a especialistas servir de repositório de conhecimento valioso para a empresa etc.

8 CIn- UFPE 8 Conceitos Básicos Expertise conhecimento especializado adquirido por longo treinamento, leitura e experiência Especialista Quem possui o conhecimento, experiência, métodos e a habilidade de aplicá-los para dar conselhos e resolver problemas. Engenheiro de conhecimento Guia a aquisição, representação do conhecimento especializado, bem como a implementação e refinamento do SE.

9 Engenheiro de Conhecimento Ferramentas, Linguagens Sistema Especialista Construtor de Ferramentas Construtor do sistema Especialista Equipe de Suporte Usuário Final Vendedor Conhecimento Documentado Adquire Conhecimento Testa Constrói Conecta Coopera Fornece Suporte Usa Fornece Usa Constrói Personagens de um SE

10 CIn- UFPE 10 Como S.E. é desenvolvido 1) Construção da base de conhecimento Aquisição de conhecimento!!! Representação de conhecimento (formalização) 2) Implementação Codificação Construção do sistema de explicação, interface, etc. 3) Refinamento e validação Metodologia RUDE

11 CIn- UFPE 11 Aquisição de Conhecimento Aquisição/Explicitação de conhecimento acumulação, transferência e transformação de alguma fonte de conhecimento para um computador (base de conhecimento). Espécie de engenharia de requisitos mais complexa Pode originar-se de várias fontes: especialistas, livros e documentos, filmes, etc. Principais fases da aquisição identificar características do problema isolar os conceitos principais e suas relações (ontologia) identificar inferências sobre estes conceitos

12 CIn- UFPE 12 Gargalo na construção de SEs Dificuldade de introspecção o especialista quase nunca está ciente de como usa o conhecimento Algumas soluções são intuitivas ou compiladas. o especialista tem dificuldade de verbalizar sob pressão Uso de vocabulário próprio (jargão) O conhecimento expresso pode ser irrelevante quantidades enormes de informações supérfluas são coletadas, para em seguida serem organizadas. desafio: evitar informação irrelevante sem bloquear a descoberta de conceitos adicionais.

13 CIn- UFPE 13 Gargalo na construção de Ses O conhecimento expresso pode ser incompleto o especialista pode não lembrar o conhecimento aprofundado para resolver um problema especialista pular pontos importantes O conhecimento expresso pode ser incorreto ou inconsistente Afinal quem garante a qualidade da solução, já que ela é coisa de especialista? a racionalidade que se deseja modelar é limitada (H. Simon)!

14 CIn- UFPE 14 Como minimizar o gargalo da aquisição? Métodos de aquisição: automatização Sistemas especialistas de segunda geração

15 CIn- UFPE 15 Métodos de aquisição 3 categorias: Manual, Semi-automático e Automático Manual Entrevistas (estruturadas ou não estruturadas) Tracking methods (análise de protocolos e observação) especialista Base de conhecimento Engenheiro de conhecimento documentação codificação explicitação

16 CIn- UFPE 16 Métodos de aquisição Semi-automáticos ajuda ao especialista (grid repertory analysis) ajuda ao engenheiro de conhecimento (editores, documentadores, etc.) Automático: machine learning Casos e exemplosIndução automáticaRegrasespecialistaFerramentas interativas de entrevista Base de conhecimento Engenheiro de conhecimento

17 CIn- UFPE 17 Sistemas Especialistas de Segunda Geração Abandonaram a hipótese da transferência de conhecimento o especialista valida o modelo computacional proposto Aquisição guiada por modelos: reuso de ontologias e estruturas de inferência 1) Decomposição de tarefas 2) Caracterização das (sub)tarefas 3) Busca de um modelo em uma biblioteca (ex. KADS - modelo = ontologia do domínio + estrutura de inferência 4) entrevista estruturada

18 CIn- UFPE 18 Audio troubleshooting diagnoseact recofigure remedy (1) Decomposição de tarefas Exemplo: Falhas em equipamentos de áudio

19 Interpretação Inferindo descrições das situações por observações Predição Inferindo prováveis conseqüência de dadas situações Diagnóstico Inferência de defeito do sistema por observações Projeto Configurando objetos sob restrição Planejamento Desenvolvimento de plano(s) para realização de objetivo(s), meta(s) Monitoração Comparando observações para planos, detectando exceções CategoriaProblemas Abordados (2) Caracterização da tarefa

20 CategoriaProblemas Abordados Prescrição Recomendando soluções para mal funcionamento do sistema Instrução Diagnosticando, corrigindo erros e desempenho do estudante Controle Interpretação, predição, reparo e monitoração comportamento do sistema (2) Caracterização da tarefa

21 systems structure given (analysis) modified (transformation) constructed (synthesis) solution type sequence of steps (planning) structure (design) solution type states (predict) category (identification) category type discrepancy (monitoring) faulty category (diagnosis) decision class (assessment) model type correct model (systematic diagnosis) fault model (heuristic classification or cover & differentiate) (3) Hierarquização das categorias de tarefas (biblioteca KADS)

22 is-a component audio system tape deck speaker system... Modelo: Ontologia do domínio de áudio components properties deck: function (stop, play, rew, ff, pause) deck: power(on,off) amplifier: power(on,off) amplifier: input-signal(deck, turner, CD, VCR, Aux)... Properties tests deck-power-switch(preessed, not pressed) input-selector(deck, turner,...) audio system amplifier tape deck speaker system... left speaker right speaker part-of

23 CIn- UFPE 23 Modelo: Ontologia do domínio de áudio causes (relation) deck: power = on and deck: function = play and cable-connection: deck amplifier = present CAUSES amplifier: input-signal = deck amplifier: input-signal = deck and amplifier: input-selector = deck CAUSES amplifier: output-signal = deck indicates deck-power-switch = pressed INDICATES deck-power = on input-selector = X INDICATES amplifier: input-signal = X

24 CIn- UFPE 24 Complaint Select system model Decompose hypothesis observable Select finding Specify norm Compare difference Fonte de conhecimento Meta-classe Modelo: Estrutura de inferência (raciocínio) entrevistas

25 CIn- UFPE 25 Uma vez concluída uma versão preliminar de aquisição... é só formalizar e implementar!

26 Arquitetura de Sistemas Especialistas Baseados em Regras Máquina de Inferência Usuário Dados do problema Base de conhecimento Explicação do raciocínio Respostas Engenheiro de conhecimento Especialista Ferramentas de aquisição Memória de trabalho

27 CIn- UFPE 27 Base de Conhecimento Clássica Contém conhecimento, escrito em uma linguagem de representação, necessário para a formulação e solução do problema Trocando em miúdos... contém conhecimento ontológico (regras, redes semânticas,... ) –ex. o homem é um animal Regras (estrutura de inferência) –ex. Todo animal tem uma mãe Fatos –ex. existem muitos meninos abandonados Heurísticas (para resolução de conflitos) –ex. prefira a regra disparada mais recentemente

28 CIn- UFPE 28 Memória de Trabalho e Motor de inferência Memória de Trabalho: é volátil e registra... descrição do problema em particular hipóteses e decisões intermediárias, sub-objetivos, etc. ações potenciais esperando por execução (agenda) hipóteses e alternativas que o sistema já tenha produzido Máquina de Inferência: 3 elementos principais... Interpretador (unificação, casamento e execução) Controlador da agenda (ordena segundo estratégias) Verificador de consistência (TMS)

29 CIn- UFPE 29 Sub-sistema de explicação Subsistema de Explicação Objetivo: Explicar o comportamento do SE através de questões como: –Porque uma certa pergunta foi feita pelo SE ? –Como a conclusão foi alcançada? –Porque alguma alternativa foi rejeitada? –Qual é o plano para alcançar a solução? Exemplo: Porque é preciso saber o preço? Resposta: REGRA #5 SE preço = importante E pagamento = prestação ENTÃO pagamento mensal é determinado

30 CIn- UFPE 30 Ferramentas para construção de SEs 3 opções Shell (OPS, ExpertSinta, KAS,...) : é o mais utilizado Linguagens de programação para IA (Prolog) Linguagens de programação gerais (OOP) Linguagens híbridas (componentes de IA): regras + objetos (CLIPS, JESS, NeOpus, JEOPS, etc.) Critérios de escolha Facilidade de uso Flexibilidade Interface com sistema Desempenho Portabilidade

31 CIn- UFPE 31 Plataformas e Ferramentas Até 1996

32 CIn- UFPE 32 Classes de tarefas

33 CIn- UFPE 33 Áreas de Aplicação

34 CIn- UFPE 34 Áreas de Aplicação: evolução

35 CIn- UFPE 35 Evolução do mercado de SEs

36 CIn- UFPE 36 Evolução do mercado de SEs

37 CIn- UFPE 37 Balanço

38 CIn- UFPE 38 Benefícios do S.E. Criação de repositório de conhecimento Crescimento de produtividade e qualidade Habilidade de resolver problemas complexos Flexibilidade e modularidade Operação em ambientes arriscados Credibilidade Habilidade de trabalhar com informações incompletas ou incertas Fornecimento de treinamento

39 CIn- UFPE 39 Problemas e Limitações Avaliação de desempenho difícil É difícil extrair conhecimento especialista Só trabalham muito bem em domínios estreitos Engenheiros de Conhecimento são raros e caros Transferência de conhecimento está sujeito a um grande número de preconceitos

40 CIn- UFPE 40 Últimos desenvolvimentos Aquisição de conhecimento: SEs de 2ª geração & aprendizagem Ferramentas de desenvolvimento + OOP Integração com outros sistemas ex. banco de dados e sistemas de suporte à decisão Tratamento de incerteza


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